ムードの中央値検定の概要

カテゴリ要因が1つと連続応答が1つあり、グループすべてのデータの分布形状が類似していることが確実な場合は、ムードの中央値検定を使用します。この分析方法を使用することにより、次の分析を行うことができます。
  • 複数のグループの各中央値が異なるかどうかを判定する。
  • 母集団の中央値間の差を含む可能性が高い値の範囲を計算する。

たとえば、ある研究者が、講師が使用するプレゼンテーション方法が学生の講義の理解度に影響を与えるかどうかを判定するとします。研究者は149人の学生を選び、それらの学生をランダムに3種類のプレゼンテーション方法(文字による説明、写真、または漫画)のいずれかを使用する講義に割り当てます。

この分析の場所

Moodの中央値検定を実行するには、統計 > ノンパラメトリック > Moodの中央値検定を選択します。

他の分析を使用する場合

  • データが次のサンプルサイズのガイドラインを満たしている場合は、歪んだ分布と非正規分布の場合に非常に良好な結果が得られ、検出力も高いことから、一元配置分散分析の使用を考慮してください。
    • データには2~9のグループが含まれており、各グループのサンプルサイズは15以上です。
    • データには10~12のグループが含まれており、各グループのサンプルサイズは20以上です。
  • グループの分布に外れ値が含まれていない場合は、検出力が高いクラスカル-ワリス検定を使用します。
  • ランダム化ブロック計画があり、中央値を検定する場合は、フリードマン検定を使用します。
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